Evaluación del impacto de la inteligencia artificial en la gestión educativa: una revisión sistemática

Resumen

La revisión sistemática de este artículo ofrece un panorama completo de la aplicación de la inteligencia artificial en educación. Hace hincapié en tecnologías como el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas y los modelos de lenguaje, que están cambiando la personalización del aprendizaje, la automatización de las evaluaciones y la eficiencia administrativa. La adaptabilidad de la inteligencia artificial en distintos entornos educativos se refleja en la variedad de técnicas utilizadas, como la regresión logística, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte. Sin embargo, el avance de la inteligencia artificial en la educación crea desafíos éticos sustanciales, en particular en términos de privacidad de datos y la continuidad de los prejuicios. Es imperativo establecer directrices éticas claras para garantizar un uso responsable de estas tecnologías, asegurando que los beneficios, como la mejora del rendimiento académico y el bienestar estudiantil, se logren sin comprometer la equidad y la transparencia. El estudio subraya la importancia de la implementación efectiva y la capacitación de los educadores para maximizar sus efectos beneficiosos, al tiempo que se mitigan los peligros relacionados. Se prevé un futuro prometedor para la educación, con un énfasis sostenido en la personalización del aprendizaje y el análisis predictivo, siempre dentro de un marco ético bien definido.